模式识别：学科概览与应用基础

"《与模式识别相关的学科-模式识别概论》是一门旨在为计算机应用技术专业硕士研究生和电子科学与技术学科硕士研究生提供基础教育的课程。该课程由黄庆明教授主讲，强调理论与实践相结合，以帮助学生理解模式识别的基本概念、原理以及常用算法。 课程内容涵盖了广泛的与模式识别相关的学科，包括统计学，用于数据分析和决策制定；概率论，为模型建立和预测提供了理论基础；线性代数，特别是矩阵计算，是理解特征提取和模型构建的关键工具；形式语言则涉及规则表示和自动机理论，对于自然语言处理有重要作用。机器学习和人工智能是现代模式识别的核心，它们利用数据驱动的方法来实现自我学习和智能决策。图像处理和计算机视觉则是模式识别在视觉世界中的具体应用，涉及图像特征检测、图像识别和理解等。 教学方法上，课程避免复杂的数学推导，注重实例教学，通过实际案例展示如何将所学知识应用到实际问题中，使学生能够将理论知识转化为解决问题的能力。教学目标明确，不仅要求学生掌握模式识别的基本知识，还要学会如何运用这些知识解决实际问题，并为进一步研究奠定基础。此外，课程还鼓励学生在学习过程中提升至更高的层次，如完成课题研究、撰写毕业论文，甚至改变思维方式，为未来职业生涯做好准备。 参考教材包括经典的《模式分类》和《模式识别》等，以及国际知名期刊如《Pattern Recognition》、《Pattern Recognition Letters》和《Pattern Analysis and Applications》，以及《International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence》。课程还提及了IEEE发起的模式识别领域的国际会议，如ICPR和相关的专业组织IAPR，展示了该领域在全球学术界的活跃度和影响力。 《与模式识别相关的学科-模式识别概论》是一门旨在全面培养学生在模式识别领域的核心技能和理论素养的重要课程，为他们未来在科研和实际工作中发挥重要作用打下坚实基础。"